Антропоморфный робот ICub из швейцарской лаборатории IDSIA (via Wikimedia Commons)

— Что ученые понимают под искусственным интеллектом?

— У понятия «искусственный интеллект» много объяснений. Одно из старейших дано Алленом Ньюэллом и Гербертом Саймоном, двумя пионерами исследований в этой области, которые в 1975 году написали: «Задача интеллекта заключается в том, чтобы не допустить экспоненциального взрыва при поиске решения проблемы». Они имели в виду, что существует огромное количество в большинстве своем интересных проблем, которые заставляют нас изучить экспоненциально огромное количество их потенциальных решений, чтобы найти то, которое подойдет, в случае если применить к ним метод простого перебора. Лучшим способом избежать этого «взрыва» возможных вариантов решения является интеллектуальный выбор вашей стратегии поиска. С этой точки зрения искусственный интеллект — это наличие такой стратегии у машины, чаще всего у компьютера или у робота, который контролируется компьютером.

— На какой стадии сейчас находится развитие искусственного интеллекта?

— В последние несколько лет эта область сильно прогрессировала. В кругах специалистов по искусственному интеллекту есть шутка о том, что если ИИ работает, то он больше не является искусственным интеллектом. Это означает, что то, что мы считали искусственным интеллектом несколько лет назад, сегодня выглядит не более чем улучшенным методом обработки данных. В качестве примера возьмем систему рекомендаций на сайтах онлайн-шопинга, изучающую ваши предпочтения и предлагающую товары, которые, скорее всего, должны вас заинтересовать. Многие задачи в этой системе выполняются искусственным интеллектом. То же самое можно сказать и о самоуправляемых автомобилях. Суперкомпьютер Watson от IBM, который может обыграть человека в телевикторину Jeopardy, — это еще один хороший пример.

— Когда и где, с вашей точки зрения, начались разработки искусственного интеллекта?

— Большинство специалистов считает, что рождение ИИ произошло на конференции в Дартмутском колледже в штате Нью-Гемпшир, которая проходила в июле и августе 1956 года. На ней присутствовали такие люди, как Джон Маккарти, Марвин Мински, Аллен Ньюэлл, Герберт Саймон и Клод Шеннон, каждый из которых имел прямое влияние на разработку искусственного интеллекта в следующие полвека. В то же время, я думаю, фундамент этих исследований был заложен ранее такими людьми, как Норберт Винер, который был пионером в области кибернетики, а также знаменитой работой Уоррена Мак-Каллока и Уолтера Питтса «Логическое исчисление идей, имманентных в нервной деятельности», опубликованной ими в 1943 году. Книга У. Росса Эшби «Конструкция мозга», которая была выпущена в 1952 году, явилась еще одной важной вехой в процессе рождения искусственного интеллекта.

— В каких областях современной науки может найти свое применение искусственный интеллект?

— Их очень много, всех и не перечислишь. Стоит подумать о любой области, в которой существуют сложные проблемы (в том смысле, что количество возможных решений проблемы растет по экспоненте в зависимости от масштаба проблемы), и в ней наверняка найдет свое применение искусственный интеллект. Другими словами, искусственный интеллект может быть применен в любой области науки, у которой есть какая-либо конечная цель, но набор данных, с которыми вы работаете, не до конца ясен или меняется с течением времени, или применение полученного знания еще не до конца понятно. На сегодняшний день самой важной областью в этом контексте является робототехника, в особенности когнитивная робототехника.

— В каких областях повседневной жизни используется или будет использоваться в ближайшем будущем искусственный интеллект?

— Машины, которые будут управляться без водителя, роботы-медсестры, которые смогут самостоятельно заботиться о людях преклонного возраста и больных, роботы, которые смогут ассистировать врачам во время микрохирургических операций, любое интернет-приложение, изучающее ваше поведение и адаптирующееся к вашим нуждам и предпочтениям, а также упомянутые мной ранее примеры.

— Вы упомянули когнитивную робототехнику, а что такое искусственные когнитивные системы?

— У когнитивной деятельности, как и у понятия «искусственный интеллект», много дефиниций. Вот, например, моя собственная: «Когнитивная деятельность — это процесс, в котором автономная система изучает окружающий мир, учится на собственном опыте, пытается просчитать последствия своих действий, ищет пути для достижения поставленных задач и адаптируется к изменяющимся обстоятельствам».

На самом деле термин «когнитивная деятельность» (cognition) — это очень общий термин, объединяющий целый набор различных способностей и возможностей. Он включает в себя следующие возможности:

1) Возможность достигать цели, просчитывать результат различных стратегий для достижения поставленных целей и применять эти стратегии.

2) Возможность действовать с различным уровнем автономности.

3) Взаимодействие — общение, коммуникация и сотрудничество с другими машинами и людьми.

4) Определять намерения других машин и людей и предсказывать их действия.

5) Возможность чувствовать и интерпретировать ожидаемые и неожиданные события.

6) Возможность предвидеть действия и предсказывать результат своих собственных действий и действий других.

7) Возможность выбирать из различных стратегий действий, следовать выбранной стратегии и предсказывать результат.

8) Адаптироваться к изменяющимся обстоятельствам в режиме реального времени, регулировать настоящие и будущие действия, исходя из этого.

9) Учиться, исходя из опыта, регулировать стратегию собственных действий и запоминать ее на будущее.

10) Замечать, когда что-то идет не по выбранному плану действий, вычленять причину этого и исправлять допущенные ошибки.

Это очень длинный список! И это лишь одна из причин, почему когнитивные системы так тяжело понять и создать.

— А как работает компьютерное и роботизированное зрение?

— На этот вопрос нельзя быстро ответить: человеческое зрение одно из самых сложных чувств, и, даже несмотря на то что компьютерное и роботизированное зрение далеко отстает от возможностей нашего, оно все равно невероятно сложно. Его основная идея состоит в том, что необходимо обработать данные, которые представлены на изображении или в видео, вычленить важные элементы и осмыслить их в контексте того, какая задача стоит перед роботом. Проблема состоит в том, как создать систему распознавания образов, а также систему понимания того, какой из элементов более важен в ситуации, когда в данных много «шума», когда они распознаваемы лишь частично или меняются с течением времени. Существуют математические инструменты для решения этих задач. Некоторые из них невероятно сложны, некоторые нет.

— С какими мифами о роботах вы чаще всего сталкиваетесь в вашей работе?

— Миф о том, что роботы захватят мир и что в скором времени искусственный интеллект будет представлять серьезную опасность для нашего существования. В теории это может произойти — если бы у нас появились системы искусственного интеллекта, которые были бы настолько «умны», что могли бы самостоятельно себя перепрограммировать, чтобы еще больше развить свой интеллект, постепенно превзойти наш интеллект и нашу способность их контролировать. Так что это не совсем миф (в конце концов, Джон фон Нейман впервые использовал термин «сингулярность» в контексте возможности таких событий), но при нынешнем уровне развития искусственного интеллекта это невозможно. Нам предстоит пройти долгий путь, прежде чем можно будет всерьез рассматривать эту возможность.

— Какое представление о будущем искусственного интеллекта в научной фантастике кажется вам наиболее реалистичным?

— Если мы можем о чем-то мечтать, то мы можем претворить эти мечты в жизнь (конечно, если позволяют законы физики), так что я думаю, что большинство представлений о будущем искусственного интеллекта, представленных в научной фантастике, могут стать реальностью. Но мы еще далеки от их претворения в жизнь. Сейчас мы находимся на уровне ньютоновской механики в области искусственного интеллекта, однако действительно сложным искусственным когнитивным системам понадобится эквивалент теории относительности или квантовой механики. Пока мы не откроем эти теории, мы все равно сможем создавать системы искусственного интеллекта для практических целей, вот только, возможно, мы не заметим, что это настоящий искусственный интеллект.

Дэвид Вернон, профессор информатики в исследовательском центре Университета Сковдэ, приглашенный профессор Университета Иннополис, координатор Европейского сообщества развития систем искусственного интеллекта.